Using Intervention Mapping to Develop ‘ROSE’: An Intervention to Support Peer Workers in Overdose Response Settings
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Peer workers (those with lived/living experience of substance use working in overdose response settings) are at the forefront of overdose response initiatives in British Columbia (BC). Working in these settings can be stressful, with lasting social, mental and emotional impacts. Peer workers have also been disproportionately burdened by the current dual public health crises characterized by the onset of the COVID-19 pandemic and rise in illicit drug overdose deaths. It is therefore critical to develop supports tailored specifically to their realities.Methods: We used the steps outlined in the Intervention Mapping (IM) framework to identify needs of peer workers and design an intervention model to support peer workers in overdose response settings. Eight peer-led focus groups were conducted at the pilot sites and other community settings to identify peer workers’ needs and transcripts were analyzed using interpretive description. The strategies within the intervention model were informed by the organizational development theory as well as by the lived/living experience of peer workers. Results: The support needs identified by peer workers were categorized into three key themes and these formed the basis of an intervention model titled ‘ROSE’; R stands for Recognition of Peer Work, O for Organizational Support, S for Skill Development and E for Everyone. The ROSE model aims to facilitate culture change within organizations, leading towards a more equitable and just workplace for peer workers. This, in turn, has the potential for positive socio-ecological impact. Conclusions: Centering lived/living experience in the Intervention Mapping process led us to develop a framework for supporting peer workers in BC. The ROSE model can be used as a baseline for other organizations employing peer workers.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».